我有一些数据是箱内未知曲线的积分。出于您的兴趣，数据是海浪能量，并且箱用于方向，例如 0-15 度。如果可能的话，我想在数据上拟合一条曲线，以保存箱内的积分。我试过用铅笔在记事本上画草图，似乎有可能。有谁知道 Python 中有任何曲线拟合工具可以做到这一点，例如在 scipy 插值子包中？
提前致谢
编辑：
谢谢您的帮助。如果我这样做，看起来我会尝试本文第 4 节中推荐的方法：http: //journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1520-0485%281996%29026%3C0136%3ATIOFFI %3E2.0.CO%3B2。理论上，它基本上使用矩阵从每个波段之间的已知积分中制作一些“假”数据。绘制后，此数据会生成一个保留积分的插值线图。
一种可能性：计算 bin 体积的累积总和 (np.cumsum)，对其进行插值样条拟合，然后求导数得到曲线。
scipy splines 有计算导数的方法。
唯一的限制是，如果它与您的情况相关，则通过累积和的样条曲线可能不是单调的，并且导数可能在某些间隔内为负数。
我想关于平滑直方图的文献着眼于对积分/箱的体积的类似限制，但我没有任何参考资料准备好。
1/ fit2直方图
您的问题是关于拟合直方图。我刚刚浏览了一些用于多变量模式分析的 Python 包的文档，PyMVPA，并提出了一些用于直方图拟合的函数。一个例子在这里：PyMVPA。
但是，我猜这组可用的发行版仅限于著名的发行版。
2/积分计算
如前所述，下一个解决方案是近似整数值，并将模型拟合到结果数据集。您要么知道导数的显式表达式，要么使用计算推导：有限差分，分析方法。
这有点超出我的管辖范围，但我可以建议看看SciKits看看是否有任何可能有用的东西。其他要浏览的包是pandas和StatsModels。祝你好运！
如果您有一条曲线f(x)是另一条曲线积分的近似值g(x)，即f=int(g,x)两者通过微积分基本定理相关，也就是说，您的原始函数是第一条曲线的导数g = df/dx。因此，您可以使用numpy.diff或任何更高阶的方法来近似df/dx以获得原始曲线的估计值。